Informatique - Intelligence artificielle

Une nouvelle méthode aide les robots à mieux résoudre des défis d'agencement.

De nouvelles méthodes réduisent l'utilisation de mémoire pour les grands modèles de langage sur les appareils mobiles.

Une nouvelle approche améliore la compréhension de la prise de décision dans les réseaux de neurones profonds.

Allier l'apprentissage automatique avec la gestion des données améliore l'efficacité de recherche.

Améliorer les expériences utilisateurs grâce à de meilleurs contenus pour les prestataires.

Une nouvelle méthode améliore la recherche d'images de galaxies similaires dans les données radio.

Equitable-FL permet un apprentissage fédéré efficace sur des appareils avec des ressources variées.

De nouvelles méthodes améliorent notre manière d'évaluer l'incertitude des prédictions dans les modèles d'apprentissage automatique.

Cet article parle de l'impact des biais dans le code généré par de grands modèles de langage.

Cette étude présente un nouveau modèle pour l'encodage de la mémoire dans les réseaux de neurones.

Nouveau dataset et méthodes améliorent la précision des réponses aux questions sur les vidéos.

Explorer comment les LLM peuvent transformer les systèmes de recommandation pour améliorer l'expérience utilisateur.

Le cadre UniSA regroupe les tâches d'analyse des sentiments pour une meilleure reconnaissance des émotions.

Une nouvelle méthode améliore la précision des prévisions des besoins en électricité dans les microgrids.

Présentation d'une méthode flexible pour une meilleure analyse de classement utilisant des relations d'ordre flou.

Application de techniques IA avancées au jeu classique Gomoku.

Les modèles de deep learning améliorent la reconstruction du champ sonore dans des environnements complexes.

Apprends comment l'espace d'embedding impacte la précision du texte dans les grands modèles de langage.

Cet article examine les hallucinations dans les modèles de langage IA et les recherches en cours.

Un nouveau modèle intègre l'analyse des sentiments et des techniques d'entraînement pour améliorer la détection des spams.

Un aperçu des méthodes de prédiction du temps de trajet et de leur importance dans les services de livraison.

LogGPT utilise ChatGPT pour l'analyse automatique des logs et la détection d'anomalies.

CMVF aide à améliorer les prévisions d'apprentissage pour les étudiants qui s'entraînent moins.

FEONet combine l'apprentissage profond et des méthodes numériques pour résoudre les PDE paramétriques de manière efficace.

Un nouveau modèle améliore les performances en utilisant des types de données variés dans les graphes de connaissance.

Un modèle d'apprentissage profond améliore les prévisions de la concentration de la glace de mer dans l'Arctique.

Cet article parle de l'utilisation des LLMs pour automatiser l'apprentissage des ontologies à partir de texte non structuré.

Une étude sur comment l'architecture influence la calibration des modèles dans les réseaux de neurones.

Un cadre pour l'adaptation efficace des modèles de langage multimodaux.

Améliorer la capacité de l'IA à classer des catégories inconnues grâce à des méthodes innovantes.

Des chercheurs étudient les signaux PPG pour un suivi facile du diabète.

Combiner le NLP et l'échantillonnage pour une gouvernance communautaire plus intelligente.

Le CFR pur améliore la prise de décision dans des jeux complexes avec des informations cachées.

SyntheWorld propose des données synthétiques de haute qualité pour les défis de télédétection.

Une analyse de comment les grands modèles de langage aident à planifier des activités.

Nouvelle approche qui combine simulation et données hors ligne pour de meilleurs tests de robots.

Une nouvelle méthode combine des données réelles et simulées pour de meilleures prédictions de confort thermique.

Cet article parle de la correction des biais pour les couches softmax dans les modèles génératifs.

Des chercheurs ont développé un modèle pour améliorer la réduction du bruit dans les tests d'eau.

Une nouvelle méthode améliore le mélange des données pour un meilleur entraînement des modèles.